"机器学习评估方法及性能度量" "1.方法" "2.度量" 机器学习评估方法及性能度量 1.方法 已知数据集$D$有限, 需分出一部分用作训练, 剩下的一部分用作测试. 按比例留出. 训练集和测试集保持$D$中类别的比例. 以二分类任务为例, 常见做法是将大约$2/3$~$4/ 5$的样本用作训练, ...
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2020-03-15 13:23:29
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转自： 对于训练集，验证集，测试集的概念，很多人都搞不清楚。网上的文章也是鱼龙混杂，因此，现在来把这方面的知识梳理一遍。让我们先来看一下模型验证（评估）的几种方式。 在机器学习中，当我们把模型训练出来以后，该怎么对模型进行验证呢？（也就是说怎样知道训练出来的模型好不好？）有以下几种验证方式： 第一种 ...
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2020-03-10 14:07:58
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torch.nn.BatchNorm2d 函数 什么是batch？ ’ batch是整个训练集中的一部分，由于训练集往往过大不能一次性全部输入到网络中，所以需要分批次地输送所以每一批就是一个batch（批） 什么是Normalization？ Normalization翻译是归一化，归一化的引入是为 ...
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2020-03-06 13:45:10
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The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark https://www2.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/bsds/ 图像分为200个图像的训练集和100个图像的测试集。 Berkeley S ...
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2020-03-06 01:48:28
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pytorch实战 猫狗大战Kaggle 迁移学习ResNet50模型微调 猫狗大战数据集 这是kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片，数据下载地址。不过这个网址比较远古，无法提交自己训练的答案，可以到新的（~~虽然 ...
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2020-03-05 01:18:20
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2.1 经验误差与过拟合 错误率：错分样本的占比 精度：分对样本的占比，与错误率是互补的。 误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差，在新样本上的误差称为泛化误差。 由于事先并不知道新样本的特征，我们只能努力使经验误差最小化； 很多时候虽然能在训练集上做到 ...
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2020-03-05 01:17:02
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简单的预测器 顾名思义，有一定的数据量，分为训练集和测试集（此处暂时不使用validation set），通过训练集训练出一个模型，再将测试集放进去对比其准确度。 前期准备 1.数据预处理 如星期几，天气等表示某种 类型 的变量，使用独热码给予一个向量。 如星期一到星期天，分别对应1000000、0 ...
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2020-03-04 23:34:39
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本文主要对 Spark ML库下模型评估指标的讲解，以下代码均以 进行讲解，Spark版本为 。模型评估指标位于包 下。 模型评估指标是指测试集的评估指标，而不是训练集的评估指标 1、回归评估指标 RegressionEvaluator Evaluator for regression, which ...
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2020-03-03 22:38:09
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人类的学习：经验→（大脑思考）→规律 机器的归纳学习：数据→（学习算法）→模型 所以说学习算法是一个模拟人类大脑思考的过程。 1）数据： 数据存储于计算机中，以训练集D的形式存在，D=｛x1 ，x2 ，... ，xm｝其中x1~m为m个样本（示例）。 样本x i =｛xi1，xi2，...，xid｝ ...
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2020-03-02 12:47:17
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初尝过拟合 猫狗大战数据集 这是kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片，数据下载地址。不过这个网址比较远古，无法提交自己训练的答案，可以到新的（~~虽然也不新了~~）比赛链接提交 将训练数据按类别分开整理成如下结构 ...
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2020-03-02 01:01:39
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